AI 검색시대, 브랜드 차별화 열쇠는 ‘커뮤니티’ [AIEO]

이성규

2025년 8월 27일

[Top 1] 구글, AI 모드에 링크 개선 테스트 진행

게시자 클릭 유도를 목표로 AI 모드 변경 사항 실험 중

구글이 AI 모드에서 퍼블리셔의 클릭을 유도하기 위한 변경 사항을 테스트할 예정이라고 Robby Stein이 밝혔다. 그는 X를 통해 구글이 "사용자와 사이트에 가장 도움이 되는 방식으로 링크를 표시하는 방법과 위치를 실험해 왔다"고 말했다.

Robby Stein은 "이러한 변경 사항 중 일부가 실제로 적용되는 것을 볼 수 있을 것이므로, 우리가 배우고 있는 내용에 대해 좀 더 공유하고 싶었다"고 덧붙였다.

향후 적용될 변경 사항은 다음과 같다:

데스크톱 응답뿐만 아니라 곧 모바일 인터페이스에서도 AI 모드에 포함된 링크 캐러셀.
텍스트 내에 직접 포함된 인라인 링크.
웹 탭뿐만 아니라 모든 탭에서 테스트될 웹 가이드.

AI 모드의 링크 전용 카드가 테스트였는지 버그였는지는 불분명하다.

Robby Stein은 "유용한 링크를 강조하고 추가 탐색을 장려하는 검색에서 AI 경험을 만들기 위해 팀이 수행하고 있는 작업에 대해 기쁘게 생각한다"며 "사용자와 사이트에 가장 도움이 되는 방식으로 링크를 표시하는 방법과 위치를 실험해 왔으며, 이러한 변경 사항 중 일부가 실제로 적용되는 것을 볼 수 있을 것이므로, 우리가 배우고 있는 내용에 대해 좀 더 공유하고 싶었다"고 말했다.

또한 "사람들은 클릭하는 내용과 더 자세히 알고 싶은 곳에 대한 맥락이 더 많을 때 AI 모드 응답 내에 포함된 링크를 선호하고 클릭할 가능성이 더 높다는 것을 발견했다"며 "데스크톱에서 AI 모드 응답에 포함된 링크 캐러셀을 출시했으며, 모바일 버전도 곧 출시될 예정"이라고 덧붙였다.

구글은 또한 AI 모드 응답에서 인라인 링크(텍스트 내에 직접 포함된 링크)를 표시하는 방법을 개선하기 위해 일부 모델 업데이트를 시작하고 있다. 구글은 사람들이 언제 클릭하고 싶어하는지, 정보가 어디에서 오는지 확인하고 더 자세히 배우고 싶어하는지 이해하도록 모델을 훈련시킨다. 이러한 업데이트를 롤아웃하는 동안 향후 몇 주 동안 약간의 변동이 있을 수 있으며, 장기적인 목표는 더 많은 인라인 링크를 표시하는 것이다.

구글은 또한 가장 어려운 쿼리에서도 AI를 사용하여 가장 유용한 웹 링크를 지능적으로 표시하고 구성하는 새로운 접근 방식인 Labs에서 웹 가이드 실험을 확장하고 있다. 구글은 "웹" 탭에서 이를 테스트하면서 매우 긍정적인 피드백을 얻었으며, 시스템에서 쿼리에 도움이 될 것이라고 판단하면 앞으로 옵트인 사용자는 기본 "모두" 탭에서 이를 볼 수 있게 될 것이다.

구글은 링크를 표시할 시기와 방법에 대한 질문과 웹을 실제로 빛나게 할 수 있는 방법에 집중하고 있으며, AI 모드와 검색 결과 페이지가 진화함에 따라 지속적인 노력이 될 것이라고 밝혔다.

추천 태그: 구글 AI 모드, 링크 개선, 게시자 클릭 유도

[Top 2] AI 시대, 브랜드 차별화 열쇠는 ‘커뮤니티’

AI가 평준화한 정보 속에서 커뮤니티가 브랜드 개성과 신뢰를 회복하다

2025년, 사람들은 단순한 답변을 넘어서 진정성 있는 반응을 원하고 있습니다. 그 대상은 바로 크리에이터, 커뮤니티, 그리고 브랜드 지지자들입니다. AI가 만들어내는 획일적인 답변들이 넘쳐나는 가운데, 커뮤니티는 독창성과 신뢰를 부여하는 새로운 알고리즘으로 자리 잡았습니다.

Google Gemini, ChatGPT, Perplexity와 같은 AI 도구들은 지식 접근성을 크게 높였지만, 동시에 정보의 평준화를 초래했습니다. 반복되는 답변과 한정된 출처에서 인용되는 데이터는 브랜드 음성을 획일화시키고 있습니다. 이에 반해 커뮤니티는 정보의 상업적 상품화를 넘어 진정한 개별성을 회복시킵니다. 커뮤니티만이 제공할 수 있는 것은 ‘진정한 연결’, ‘현실 경험’, 그리고 ‘신뢰’입니다.

과거 Google과 YouTube가 정보를 민주화하며 지식을 손끝에 가져다주었지만, AI의 부상은 모든 답변이 비슷하게 들리는 부작용을 낳았습니다. 많은 브랜드가 유사한 키워드 경쟁에 몰리면서 AI 요약문 속에서 구별되지 않는 위험에 직면했습니다. 권위 있는 출처 역시 제한적으로 반복 인용되어 사용자들이 접하는 정보의 다양성이 줄어들고 있습니다.

하지만 이 같은 획일성 속에서도 기회는 존재합니다. 강력한 커뮤니티를 보유한 브랜드는 단순히 눈에 띄는 것을 넘어 독보적인 위치를 확보할 수 있습니다. AI가 정보를 압축하여 빠르고 간결하게 전달하는 반면, 커뮤니티는 처음부터 개인 맞춤형 경험을 확장시키며 사용자와 깊이 소통합니다. 예를 들어 특정 제품을 다루는 Reddit 토론은 단순 인용 이상의 생생한 증언이 되며 실시간으로 검증과 재확인이 이루어집니다. Discord 서버 내 활발한 사용자 참여는 고객 지원을 넘어 브랜드 문화와 정체성을 드러냅니다. 또한 크리에이터 콘텐츠 주변의 소셜 댓글은 AI가 모방할 수 없는 개성과 감정을 보여줍니다.

이처럼 커뮤니티는 AI가 토큰으로 압축할 수 없는 ‘개성’을 브랜드에 부여하며, 획일화된 세상에서 브랜드 목소리를 되찾게 합니다.

사용자 생성 콘텐츠(UGC)는 여전히 검색 마케팅에서 중요한 역할을 하지만, 이제 초점은 ‘사용자 생성 신뢰(user-generated trust, UGT)’로 이동하고 있습니다. 이는 단순 콘텐츠 생산을 넘어 실제 사용자 간 대화와 제품 검증에 기반한 신뢰 구축을 의미합니다. YouTube 영상이나 Reddit 토론, TikTok 크리에이터 시리즈 등 UGT는 자연스러운 모멘텀을 만들어내며 사람과 알고리즘 모두에게 브랜드 신뢰도를 알립니다.

브랜드 커뮤니티에는 ‘소유된 커뮤니티’와 ‘획득된 커뮤니티’ 두 가지 유형이 있습니다. 소유된 커뮤니티는 Discord 채널이나 Slack 그룹처럼 브랜드가 직접 관리하며 대화와 문화를 형성하는 공간입니다. 반면 획득된 커뮤니티는 Reddit 스레드나 Facebook 그룹 등 독립적으로 형성된 공간으로, 여기서의 진정성이 신뢰를 강화하거나 훼손할 수 있습니다. 두 유형 모두 전략적으로 활용될 때 가장 효과적입니다. 이미 존재하는 대화 공간에 참여하고 고유의 ‘홈’을 만들어 AI 주도 검색에서 오는 동질화 현상을 방어해야 합니다.

AI 기술은 점점 발전하여 공감대 형성과 반복되는 담론을 강화하겠지만, 이는 차별화를 이끌지 못합니다. 차별화는 오직 커뮤니티에서 비롯됩니다. 백링크나 리스트 피처링은 복제 가능하지만, 커뮤니티 자체는 모방할 수 없기 때문입니다.

레고(LEGO)는 이러한 커뮤니티 기반 경쟁력의 대표 사례입니다. LEGO Ideas 플랫폼에서는 팬들이 아이디어를 제출하고 투표하여 실제 제품으로 탄생시키며, 이는 대규모 진정성을 바탕으로 한 사용자 생성 신뢰(UGT)를 보여줍니다. 팬들의 대화와 사회적 확산은 수많은 블로그 글과 유튜브 영상 등을 통해 레고 브랜드 가시성을 자연스럽게 높이고 있습니다.

결국 미래 검색 환경에서는 단순 노출이 아닌 ‘선택받음’이 중요해집니다. AI가 무엇이든 요약할 수 있지만 소속감과 인간미를 재현하지 못하기 때문입니다. 오늘날 자신의 커뮤니티에 투자하는 브랜드만이 내일 시장에서 살아남아 선호되는 존재가 될 것입니다.

브랜드 관계자는 “내 커뮤니티가 어디서 이미 활발히 활동 중인지 파악하고 경청하며 이를 키우고 증폭시키는 것이 중요하다”고 전했습니다. 이는 모든 브랜드가 등장하는 세상에서 존재감을 선호로 전환하는 길임을 시사합니다.

추천 태그 : #커뮤니티마케팅 #사용자신뢰 #AI검색혁신
출처: https://searchengineland.com/community-ai-overload-search-marketing-461125

🌟 [Tip] AI 검색 최적화 5가지 오해와 진실: 순위 상승 방법

더 이상 사람들은 단순히 "구글" 검색만 하지 않습니다. ChatGPT에 질문하고, Gemini로부터 요약 정보를 얻으며, Perplexity를 활용합니다. 이러한 AI 기반 도구들은 콘텐츠가 신뢰성 있고 명확하며 요약에 최적화되어 있지 않다면 출처를 제대로 링크하거나 인용하지 않습니다.

AI 검색 최적화는 기술 SEO, 콘텐츠 최적화, 그리고 AI 기반 검색 가시성 분야의 검증된 전략들을 활용하여 브랜드의 미래 경쟁력을 확보하는 데 도움을 줍니다. Perplexity는 이미 구매자들의 정보 탐색 방식에 큰 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 구글에서 "소규모 비즈니스에 가장 적합한 CRM"을 검색하면 AI 개요, Reddit 게시물, 그리고 HubSpot, Salesforce, 비교 블로그 등의 리뷰 기사들이 나타납니다.

하지만 Perplexity에서 동일한 문구를 검색하면 특정 브랜드, 통계, 조언을 인용하는 요약문이 나타나며, 때로는 순위가 높은 웹사이트들을 인용하지 않기도 합니다. 이러한 현상은 점점 더 빈번하게 나타나고 있습니다. Gemini는 구글 자체 생태계(YouTube, News, SGE)에서 정보를 가져오고, ChatGPT는 훈련 데이터와 선별된 플러그인을 사용하며 항상 출처를 밝히지 않습니다. 반면, Perplexity는 실시간 인용을 제공하지만 신뢰도가 높은 도메인에서만 정보를 가져옵니다.

AI 검색 최적화란 웹 콘텐츠, 데이터 모델, 그리고 의미 패턴의 조합으로부터 답변을 생성하는 AI 도구에 의해 콘텐츠가 발견되고, 인용되고, 신뢰를 얻을 수 있도록 만드는 것을 의미합니다. 이는 더 이상 구글의 알고리즘만을 위한 최적화가 아님을 의미합니다. ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Perplexity AI, 그리고 Poe, Claude, Microsoft Copilot과 같은 다양한 도구들을 위한 최적화가 필요합니다.

이러한 플랫폼들은 의사 결정권자들(특히 B2B, SaaS, 헬스케어 분야)이 공급업체를 평가하고, 도구를 선정하고, 답변을 얻는 방식을 변화시키고 있습니다. 검색 엔진의 LLM은 구글과는 다른 방식으로 작동합니다. 즉, 페이지 순위를 매기는 대신 주제와 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 출처에서 요약문을 생성합니다. Pure Visibility의 AI SEO 전문가들은 기술 SEO 모범 사례와 콘텐츠 명확성의 조합을 통해 ChatGPT, Gemini, Perplexity와 같은 도구에서 브랜드 콘텐츠의 가시성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다.

주요 AI 검색 도구들은 다음과 같은 차이점을 보이며, 선호하는 콘텐츠 유형도 다릅니다.

도구	출처 인용 여부	실시간 데이터 활용 여부	최적 콘텐츠 형식
ChatGPT	드묾	아니요 (플러그인 사용 시 예외)	명확하고 구조화된 요약
Perplexity	예	예	권위 있고 잘 정리된 형식
Gemini	때때로	예	구글 제공 콘텐츠

AI 검색 최적화에 대한 5가지 오해와 진실은 다음과 같습니다.

오해 #1: "구글에서 순위가 높으면 ChatGPT에서도 순위가 높을 것이다."

진실: ChatGPT는 구글처럼 웹 페이지를 색인하지 않습니다. 훈련 데이터와 실시간 플러그인 응답(Bing 또는 브라우징 도구)을 사용합니다. 따라서 인지도가 높은 기관이 아니라면 사이트를 완전히 건너뛸 수 있으며, 이는 잠재적인 ChatGPT 순위 상승 기회를 놓치는 것을 의미합니다.

오해 #2: "AI 도구는 가져온 모든 정보를 인용한다."

진실: 항상 그런 것은 아닙니다. Perplexity는 인용을 잘 하지만, ChatGPT는 출처를 밝히지 않고 내용을 바꾸어 표현하는 경우가 많습니다. 통찰력이 활용될 수는 있지만, 도메인이 인정받지 못하면 출처로 인정받지 못할 수 있습니다.

오해 #3: "AI 검색이 구글을 대체하려면 몇 년은 더 걸릴 것이다."

진실: 사실이 아닙니다. 많은 분야(개발자 도구, B2B SaaS, 기술 방법)에서 AI 도구가 이미 클릭수를 대체하고 있습니다. 사람들은 출처를 방문하지 않고 요약문을 복사합니다.

오해 #4: "AI에 최적화하는 것은 불가능하다. 무작위적이다."

진실: AI 모델은 예측할 수 없지만 무작위적이지는 않습니다. 콘텐츠 구조, 브랜드 언급, 명확성, 그리고 권위 신호는 모두 AI에 의해 선택되는 데 영향을 미칩니다.

오해 #5: "AI는 결국 사이트로 트래픽을 다시 유도할 것이다."

진실: 회의적입니다. 추세는 더 많은 추천이 아닌 제로 클릭 답변으로 향하고 있습니다. 직접적으로 인용되거나 언급되지 않으면 혜택을 얻을 수 없습니다.

AI 검색에 적응할 때 피해야 할 실수들은 다음과 같습니다.

실수 #1: 더 긴 콘텐츠 = 더 나은 가시성이라고 가정 : LLM은 "읽는" 것이 아니라 "추출"합니다. 간결하고 구조화된 콘텐츠가 더 자주 사용됩니다.
실수 #2: 브랜드 신호 무시: 브랜드 이름이 전체 맥락에서 언급되지 않으면 LLM은 이를 인식하지 못합니다. "[브랜드]에서는 ...을 전문으로 합니다"와 같은 문구를 사용하여 도메인/엔터티 정렬을 강화하십시오.
실수 #3: 저자 또는 전문성 증명 부족: AI는 자격 증명을 가진 사람의 콘텐츠를 선호합니다. 약력, LinkedIn 링크 또는 관련 인용문을 추가하십시오.
실수 #4: 메타데이터가 중요하지 않다고 생각: 구조화된 메타데이터(스키마, 제목, 요약 테이블)는 여전히 Perplexity와 같은 LLM이 콘텐츠를 요약하는 방식에 영향을 미칩니다. 콘텐츠 최적화 체크리스트를 사용하여 스키마, 제목 및 FAQ가 기계가 읽을 수 있는지 확인하십시오.
실수 #5: 블로그 게시물만 최적화: AI 도구는 블로그뿐만 아니라 가이드, PDF, 문서, 도움말 센터, 정보 페이지 등에서도 정보를 가져옵니다.

피해야 할 사항을 알았으니 이제 승리하는 방법을 알아볼 차례입니다.

그렇다면... 스마트 AI 검색 최적화 전략은 무엇일까요? SaaS, 헬스케어 또는 부동산 관리 분야의 중견 기업에서 대기업과 같은 회사는 지금 무엇에 집중해야 할까요?

AI 가시성 검사 실행.

ChatGPT 및 Perplexity에 순위를 매기고 싶은 질문을 제시하십시오. 브랜드가 언급되었습니까? 인용되었습니까? 링크되었습니까? 그렇지 않다면 콘텐츠를 수정할 때입니다. 블루닷 인텔리전스가 도움이 될 수 있습니다.

LLM 친화적으로 주요 콘텐츠를 다시 작성하십시오.

다음과 같이 기존 블로그 게시물의 형식을 변경하십시오.

명확한 요약
굵게 표시된 내용
명명된 엔터티(사람, 회사, 도구)
가능한 경우 구조화된 데이터(FAQ, 글머리 기호, 표)

브랜드 이름을 전체적으로 언급하십시오.

LLM이 사이트를 알고 있다고 가정하지 마십시오. "우리는 [서비스]로 고객을 돕습니다" 대신 "[귀하의 브랜드], ___ 기반 ___..."이라고 말하십시오.

상호 연결된 주제 클러스터 구축.

LLM은 주제를 심층적으로 다루는 사이트에서 더 많은 정보를 가져옵니다. 고립된 블로그 게시물 ≠ 권위. 상호 연결된 게시물 + 초석 가이드 웹을 구축하십시오.

인간 신호 추가.

저작자 표시, 연락처 정보, 백링크, LinkedIn 약력—LLM은 실제 검증 가능한 사람이 있는 사이트를 선호합니다.

다음은 Perplexity 친화적인 블로그의 예입니다.

다음 대신: "우리는 헬스케어 브랜드가 디지털 채널에서 SEO 성과를 개선하도록 돕습니다."

다음과 같이 시도하십시오. "Pure Visibility에서 우리의 수석 SEO 분석가 팀은 노인 생활 커뮤니티 및 제약 기술 브랜드와 같은 헬스케어 조직이 기술 SEO를 최적화하고 Google 및 ChatGPT 및 Perplexity와 같은 AI 기반 플랫폼 모두에서 가시성을 개선하도록 돕습니다."

차이점을 느끼셨습니까?

엔터티 정렬(회사 + 부문)
인간 저작자 표시
명확성 + 신뢰 신호

SEO는 죽지 않았습니다. 단지 더 똑똑해지고 있을 뿐입니다. AI 검색은 일시적인 유행이 아니라 변화입니다. SEO는 빠르게 진화하고 있으며 AI 검색 최적화는 이제 의사 결정이 이루어지는 곳에서 가시성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 콘텐츠가 ChatGPT 또는 Perplexity와 같은 도구에서 표시, 인용 또는 신뢰를 받지 못하면 Google에서 1위를 차지하더라도 뒤처지는 것입니다. 지금이 적응할 때입니다.

고객이 묻는 용어에 대해 ChatGPT 순위를 높이고 싶으십니까? 여러분들의 브랜드에 대한 AI 검색 최적화 방법에 대해 이야기해 봅시다. 블루닷 인텔리전스가 도와드릴 수 있습니다.

추천 태그: #AI검색최적화, #SEO전략, #콘텐츠최적화

☕ 커피 마시며 읽어 볼 정보들

ChatGPT, 구글 검색 데이터 활용 논란: SEO의 중요성 재확인. 챗GPT가 뉴스, 스포츠, 금융 등 실시간 주제에 대한 답변을 제공하기 위해 구글 검색 결과를 스크래핑 서비스(SerpApi)를 통해 활용하고 있다는 보고가 나왔습니다. 이는 OpenAI가 자체 크롤러, 마이크로소프트 Bing, 라이선스된 게시자 데이터에 의존한다는 기존 입장과 대조됩니다. 이번 논란은 구글 검색 엔진이 온라인 정보 검색의 핵심 기반임을 시사하며, AI 검색 경쟁자인 챗GPT조차 구글 검색 결과를 활용하고 있다는 점에서 SEO의 중요성이 여전히 유효함을 강조합니다. OpenAI CEO 샘 알트만이 구글 검색을 사용하지 않는다고 밝혔음에도 불구하고, 챗GPT가 구글 검색 데이터를 활용하고 있다는 사실은 아이러니합니다. | 전체 읽기
AI 성장세 둔화 속 검색 엔진 사용량 증가: Datos & SparkToro 데이터 분석. 미국의 AI 도구 사용률은 2023년 8%에서 2025년 38%로 크게 증가했지만, 최근 성장세는 둔화되고 있습니다. 반면, 구글, 빙, 야후, 덕덕고와 같은 전통적인 검색 엔진의 월간 사용률은 95%로 여전히 높은 수준을 유지하고 있으며, 특히 구글의 헤비 유저 비율은 2023년 84%에서 87%로 소폭 증가했습니다. 이는 AI가 구글을 대체할 것이라는 일반적인 예상과는 다른 결과입니다. 스파크토로(SparkToro)의 조사에 따르면, AI 도구 사용자의 구글 검색량은 오히려 증가하는 경향을 보입니다. 이는 Semrush의 연구 결과와도 일치하며, ChatGPT 사용자들이 검색을 덜 하는 것이 아니라 더 많이 한다는 것을 시사합니다. 이러한 데이터는 AI와 검색이 서로 경쟁하는 관계가 아니라, AI가 검색을 보완하는 역할을 한다는 것을 의미합니다. 따라서 구글 트래픽 감소는 AI로 인한 잠식보다는 제로 클릭 답변과 더 관련이 깊다고 해석할 수 있습니다. | 전체 읽기
ChatGPT의 지식 도메인 내 브랜드 연관성 및 영향력 분석. ChatGPT는 훈련 과정에서 유사한 문맥에 나타나는 단어와 구문에 대해 유사한 임베딩을 생성하여 분포 의미론을 학습합니다. 연구 결과에 따르면 일부 제품 관련 지식 도메인에서는 전 세계적으로 인지도가 높고 특정 지역에 묶여 있지 않은 요소(예: 일부 브랜드, 제품 라인, 기능 등)가 ChatGPT 응답에 일관되게 포함되는 기준점이 됩니다. 그러나 모든 제품 관련 지식 도메인에서 관련 브랜드나 제품이 ChatGPT 모델의 중심이 되는 것은 아닙니다. 따라서 지역 수준의 연관성을 강화하도록 모델에 영향을 미치는 것이 가능할 수 있습니다. 특정 제품 관련 하위 범주 내에서 브랜드가 더 중심적이거나 전 세계적인 경우가 있는데, 예를 들어 자동차 하위 범주의 경우 브랜드가 중심적이지 않을 수 있습니다. | 전체 읽기